Un estudio liderado por el CREAF determina que los bosques con más riesgo de morir por sequía se encuentran a la cuenca mediterránea, el sur de Australia, y el noroeste del Amazonia y de los Estados Unidos. Un equipo internacional con participación de la Universitat Autònoma de Barcelona (UAB) ha publicado a la revista 'Nature Ecology and Evolution' un nuevo método para caracterizar qué bosques del mundo son más vulnerables a la carencia de agua. El sistema incluye datos fisiológicos sobre las estrategias de miles de especies para superar la carencia de agua, datos evolutivos y filogenéticas sobre cómo ha evolucionado la adaptación a la sequía, y datos del suelo y del clima de cada bioma del mundo.
La innovación más importante de este nuevo método rae en el hecho que evalúa el bosque cómo un ecosistema entero, un conjunto de organismos que responden de forma diferente a las condiciones externas, y esto permite predecir a una escala mucho más grande los impactos del cambio climático a los bosques de todo el mundo. Así, los datos fisiológicos por especie determinan que muchos árboles mediterráneos están muy muy adaptados a la sequía, pero el modelo apunta que estos bosques tienen un riesgo muy alto de sufrir muerto por sequía.
Esto se debe de a que el método permite ampliar el campo de visión para determinar que la zona contiene también especies muy sensibles a la sequía, episodios que últimamente son más recurrentes y largos. Ciertos árboles tienen mecanismos para soportar la falta de agua porque lo almacenamos y necesitan poca para vivir, pero hay que no están adaptados a las condiciones de sequía, cosa que los hace muy vulnerables.
Datos fisiológicos cómo esta son clave para comprender qué bosques tienen más riesgo de sufrir fallos hidráulicos y morir por sequía, pero tienen limitaciones que ahora incluidas dentro del nuevo modelo dan información muy útil a nivel más general. Así, el estudio presenta por primera vez una caracterización global del riesgo de mortalidad de los bosques, a pesar de que todavía hay que avanzar más en el sistema para garantizar unas buenas predicciones, según los investigadores.